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41.
该文将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络(predictive RNN)架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数(CSI)可以提升0.15~0.30,命中率(POD)提高0.15~0.25,虚警率(FAR)降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。 相似文献
42.
利用常规气象观测资料、陕西区域自动站观测资料、NCEP1°×1°再分析资料和卫星探测资料,对2018年7月10—11日陕西一次区域性暴雨过程(简称“7·11”暴雨)进行了诊断分析、总结预报着眼点,结果表明:本次暴雨属于西风槽、副热带高压、远距离台风共同影响型;低层东路弱冷空气及高空槽携带西北路冷空气先后入侵暴雨区,共同起到了冷垫作用;西北路冷空气是暴雨的触发机制,而东路弱冷空气对暴雨雨带东移有阻挡作用;偏南气流突然加强对暴雨有先兆作用,大气整层水汽通量大值区、850hPa的θse低能干冷空气夹击能量舌的位置,均可判断强降水落区位置;地面辐合线的形成时间、移动速度及移动方向是此类暴雨起始时间和落区预报的着眼点。 相似文献
43.
京津冀区域龙卷风灾害特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于气象报表、中国气象灾害大典、气象灾情数据库以及档案馆地方志等历史资料,查阅1956—2016年京津冀区域的龙卷风个例,按照"增强藤田级别"龙卷风强度等级分类标准,采用专家评定法对龙卷风个例进行定级,并运用时间序列、趋势分析和空间分析方法,对龙卷风的时空分布、灾害特征进行了统计分析。主要结论如下:①1956—2016年,京津冀区域共确认龙卷风个例188个,空间分布上,龙卷风发生最多的区域有2个,一是张家口坝上4县:张北、尚义、沽源、康保,二是京津冀东部地区,特别是沧州、天津、唐山、秦皇岛沿海地区是龙卷风高发区;②时间分布上,1985—1993年龙卷风发生次数最多,90年代以后呈下降趋势;③龙卷风在夏季发生次数占总数的81.9%,龙卷风主要发生时段为11:00—20:00;④对有灾情记录的122个龙卷风个例,经专家评定,EF4和EF3级各1例,EF2级14例,EF1级52例,EF0级54例。 相似文献
44.
世界气象中心(北京)建设是中国气象局承担世界气象组织(WMO)的全球数据处理和预报系统(GDPFS)要求的任务,为全球实时气象预报预测业务提供高效丰富的无缝隙天气气候监测、预报、预测分析指导产品及数据产品服务共享,提高区域性国际天气业务会商交流效率,国家气象中心设计并实现了世界气象中心(北京)全球预报服务共享平台,通过分析全球监测、预报预测等业务数据海量、异构、实时性强等特征,采用浏览器/服务器(B/S结构)多层架构和分布式实时处理、任务调度等关键技术实现了全球实况监测、天气模式、气候模式、模式检验数据的高效加工预处理、产品分析制作、产品自动流转、网络服务共享和业务指导等全流程业务功能,并提供了国际天气预报会商等专业化功能。平台自2018年6月6日业务运行以来,已有13个国家和地区注册会商用户,超过15万次全球访问量,为全球专业用户高效提供了全球实时天气监测、预报服务产品业务指导,未来将成为中国气象局对外气象业务指导和气象服务的重要窗口和纽带。 相似文献
45.
46.
48.
基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。 相似文献
49.
利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献